Bayesian 第4页

[文献阅读]dropout as a bayesian approximation: representing model uncertainty in deep learning

bayesian模型有数学上完备的框架推导模型不确定性，但常有过高的计算代价。

pearl30·2020-07-14 16:14

scikit-learn 学习笔记-- Generalized Linear Models （三）

而Bayesianregression是从Bayesian概率模型的角度出发的，虽然最后也会转换成一个能量函数的形式。

Matrix_11·2020-07-11 22:45

Kalman and Bayesian Filters in Python （卡尔曼与贝叶斯滤波器）笔记

此书从实践角度讲了卡尔曼等一系列贝叶斯滤波器，没有从线控视角入手，提供了大量直观解读和代码实例，看着玩玩摘录些重点文章目录1.g-h滤波器2.离散贝叶斯滤波器3.概率，高斯和贝叶斯4.一维卡尔曼滤波5.多维高斯6.多维卡尔曼滤波7.卡尔曼滤波器数学细节8.面向实际问题的卡尔曼滤波器的设计9.非线性滤波9.无迹卡尔曼滤波器UKF11.扩展卡尔曼滤波器EKF12.粒子滤波器PF13.平滑器14.自适应

leida_wt·2020-07-11 10:14

用于贝叶斯统计的R包

http://cran.r-project.org/web/views/Bayesian.html==========一般模型==================arm包:包括使用lm,glm,mer,

qq1323362960·2020-07-10 14:20

贝叶斯网络(Bayesian network)

贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesiannetwork)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。贝叶斯网络又称信度网络，是Ba

weixin_34348174·2020-07-10 09:14

Bayesian Networks With Examples in R的学习笔记（贝叶斯网络 bic打分相关）

Rilkean heart·2020-07-10 00:22

贝叶斯优化 Bayesian Optimization

关键字：提取函数aquisitionfunction，熵，响应曲面简介：所谓优化，实际上就是一个求极值的过程，数据科学的很多时候就是求极值的问题。那么怎么求极值呢？很显然，很容易想到求导数，这是一个好方法，但是求导即基于梯度的优化的条件是函数形式已知才能求出导数，并且函数要是凸函数才可以。然而实际上很多时候是不满足这两个条件的，所以不能用梯度优化，贝叶斯优化应运而生了。贝叶斯优化常原来解决反演问题

余生最年轻·2020-07-10 00:04

PSPNet 摸索（一）

cls=mean&challengeid=11&compid=6&submid=14249#KEY_Bayesian%20FCNPSPNet的源码是在cudnnv4版

赵木木_BIT·2020-07-09 19:35

贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(3)

4.参数学习得到贝叶斯网的网络结构之后，可以对局部分布的参数进行参数估计了，这称作参数学习。4.1参数学习的基本方法bnlearn包的参数学习函数是bn.fit,其参数method给出了两种具体的方法：“mle”为极大似然估计；"bayes"为贝叶斯后验估计（采用无信息先验分布）。4.2对marks数据集的参数学习marks是个连续数据集，所以参数采用的是回归系数的形式。下面对其中的一个节点计算参

junli_chen·2020-07-09 18:44

贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(4)

贝叶斯网络的推理（inference）(1)推理问题在了解如何构造贝叶斯网络之后，下面我们考虑如何利用贝叶斯网络来进行推理。贝叶斯网络的推理是对某些变量当给定其它变量的状态作为证据时如何推断它们的状态，也就是通过计算回答查询（query）的过程。这个推理的过程也称为概率推理或信念更新。在实践中，贝叶斯网的推理基于贝叶斯统计，重点在于后验概率或密度的计算。推理问题可分为这样的三类：（a）后验概率分布

junli_chen·2020-07-09 18:44

论文解读：Multiple Adaptive Bayesian Linear Regression for Scalable Bayesian Optimization with Warm Start.

本文提出了一种结合前馈神经网络和贝叶斯估计算法，进行多任务学习（迁移学习）的计算架构。贝叶斯估计基础：https://www.cnblogs.com/joezou/p/10658883.html子母论文：ScalableBayesianOptimizationUsingDeepNeuralNetworksScalableHyperparameterTransferLearning尽管在BO算法的目

diankuaiyong2124·2020-07-09 07:10

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

2.1、摘要在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的

weixin_33766168·2020-07-05 22:36

剪枝系列4：A Bayesian Optimization Framework for Neural Network Compression

这篇论文把贝叶斯优化用到了模型压缩中，提出了一个优化框架，具体压缩的方法可以灵活使用。超参数θ\thetaθ表示最终的网络有多小，比如，当使用剪枝方法时它是一个threshold，当使用SVD是它是一个rank。本文考虑的是如何选择压缩超参数θ\thetaθ。根据BO方法，我们需要确定objectivefunction和acquisitionfunction。Objectivefunctionob

不合时宜的漫步者·2020-07-04 21:23

剪枝系列3：Accelerate CNN via Recursive Bayesian Pruning

AccelerateCNNviaRecursiveBayesianPruning用概率方法来剪枝，对层间的噪声用马科夫链建模，考虑了层与层之间的联系。数据驱动。论文方法xxx和yyy分别代表数据和标签。xlx^lxl代表第lll层的输入，WlW^lWl代表第lll层的参数，g(∗)g(*)g(∗)代表激活函数。则xl+1=Wl∗g(xl)x^{l+1}=W^l*g(x^l)xl+1=Wl∗g(xl

不合时宜的漫步者·2020-07-04 21:23

学习总结——贝叶斯方法

参考：1.数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/2.阮一峰总结的这两篇《贝叶斯推断及其互联网应用

养成写博客的习惯·2020-07-04 18:51

平凡而又神奇的贝叶斯方法

来源：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

--Allen--·2020-07-02 14:09

机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计

即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian)仍有可能一知半解。

李文哲_AI·2020-07-02 14:54

Bayesian Learning

记录几个有收获的问题：1.先验概率（先验信息）什么时候有用？先验概率比较大的时候，才有参考价值，从艾滋病的例子中可以知道，若先验概率很小，那么后验概率基本没有什么参考价值。此外，若先验概率很小，计算MAP还不是计算MLP！2.MAP和MLP的联系极大似然估计是极大MAP的特例，在这种情况下，所有的先验信息认为具有相同的概率，因此可以省略掉先验概率的计算。3.通过MSE作为回归损失，隐含的假设是什么

Dorts·2020-07-02 00:02

【人脸识别】人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现（Python版）

人脸验证算法JointBayesian详解及实现（Python版）Tags：JointBayesianDeepLearningPython本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。博客虽水，然亦博主之苦劳也。如对代码有兴趣的请移步我的Github。如需转载，请附上本文链接，不甚感激！http://blog.csdn.net/cyh_24/article

仙道菜·2020-07-01 21:49

pgmpy包构建贝叶斯网络架构（Bayesian Network Structure）

importpandasaspdimportnumpyasnpfrompgmpy.estimatorsimportExhaustiveSearch,HillClimbSearch,BicScoredefbuild_structure(data):df=pd.DataFrame(data)est=HillClimbSearch(df,scoring_method=BicScore(df))model

hinanmu·2020-07-01 21:29

6 bayesian learning

aquantitiveapproach定量的方法thenativebayesinaclassifierthesumofsquarederrors误差平方和crossentropyinductivebiasexplictofprobablitiesforhypothesetargetfunctionthatpredictprobabilities预测概率函数probabilisticpredicti

chenglang1933·2020-07-01 20:32

各种机器学习分类模型的优缺点

Bayesian:基于条件概率，适用于不同维度之间相关性较小的时候，比较容易解释。也适合增量训练，不必要再重算一遍。应用：垃圾邮件处理。

Regnaiq·2020-06-30 09:57

贝叶斯推断及其互联网应用（一）

来源于阮一峰的博文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesianinference

闲狗·2020-06-29 22:10

基于变分推断的贝叶斯神经网络详解（keras实现）

http://krasserm.github.io/2019/03/14/bayesian-neural-networks/importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

Mr.Jcak·2020-06-28 21:41

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会，写一系列关于算法的

weixin_34248849·2020-06-28 15:12

[译]利用贝叶斯推理做硬件故障率的准实时预测

原文链接（英文）：https://databricks.com/blog/2019/02/14/near-real-time-hardware-failure-rate-estimation-with-bayesian-reasoning.html

weixin_34198583·2020-06-28 13:02

贝叶斯神经网络(系列)：第二篇

:BackgroundKnowledge作者|KumarShridhar翻译|微白o校对|酱番梨审核|约翰逊·李加薪整理|立鱼王原文链接：https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post

weixin_33841503·2020-06-28 06:25

国内外免费电子书（数学、算法、图像、深度学习、机器学习）

0.数学prob.pdf（概率论基础）Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers（Github）AllTheMathematicsYouMissed

weixin_30855099·2020-06-28 01:45

Bayesian Deep Learning 学习笔记

为什么要学习贝叶斯深度学习？它是一个模型构建和理解泛化的强大框架不确定性表示（对决策至关重要）更好的点估计从概率论的角度来看，神经网络不那么神秘。缺点可以在计算上难以处理（但不一定是）可能涉及很多运动部件（但不必）。我们如何构建学习和概括的模型？概率方法我们可以在模型中明确说明噪音。对于i.i.d，通常需要ε（x）=N（0;σ2）。加性高斯噪声，在这种情况下最大化数据p（y|x，w，σ2）相对于σ

joshuasea·2020-06-27 07:44

PH525x series - Bayesian Statistics

贝叶斯理论（BayesTheorem）一般地，在一个事件B已经发生的情况下，事件A发生的条件概率定义为（贝叶斯公式）：其实很好理解，将A和B想象成相交的两个圆，那么求在B已经发生的情况下，A又发生的概率其实就是两圆的交集再除以B那个圆。BayesinpracticeJoséIglesias是一名专业的棒球运动员，在2013年5月的比赛中，他一共击球20次，平均击中率（AVG）为0.45，相比其他选

3between7·2020-06-27 04:58

贝叶斯优化调参示例代码 (xgboost,lgbm)

BayesianOptimizationofXGBoostParametershttps://www.kaggle.com/tilii7/bayesian-optimization-of-xgboost-parameters

ssswill·2020-06-26 14:07

【转】数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

原文链接：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

sjhao008·2020-06-26 12:13

【推荐系统算法】BPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)

Salakhutdinov,Ruslan,andA.Mnih.“Bayesianprobabilisticmatrixfactorizationusingmarkovchainmontecarlo.”InternationalConferenceonMachineLearning2008:880-887.对PMF模型以及应用场景不熟悉的同学可以先阅读这篇基础PMF。本论文的模型和前文类似，但在求解

shenxiaolu1984·2020-06-26 09:58

LightGBM参数的贝叶斯搜索

首先定义要优化的目标：#定义要优化的目标defLGB_L1_bayesian(num_leaves,learning_rate,feature_fraction,lambda_l1,lambda_l2,

i_chase·2020-06-25 16:44

贝叶斯优化(Bayesian Optimization)只需要看这一篇就够了,算法到python实现

贝叶斯优化（BayesianOptimization）1问题提出神经网咯是有许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，正则等等。如何寻找最好的超参数组合，是一个老人靠经验，新人靠运气的任务。穷举搜索GridSearch效率太低；随机搜索比穷举搜索好一点；目前比较好的解决方案是贝叶斯优化1.1贝叶斯优化的优点贝叶斯调参采用高斯过程，考虑之前的参数信息，不断地更新先验；网格搜索未考虑之前的参数信息贝叶斯

微信公众号［你好世界炼丹师］·2020-06-25 07:27

PGM学习之六从有向无环图（DAG）到贝叶斯网络（Bayesian Networks）

本文的目的是记录一些在学习贝叶斯网络（BayesianNetworks）过程中遇到的基本问题。主要包括有向无环图（DAG），I-Maps，分解（Factorization），有向分割（d-Separation），最小I-Maps（MinimalI-Maps）等。主要参考NirFriedman的相关PPT。1概率分布（ProbabilityDistributions）令X1,...,Xn表示随机变量

萝卜羊·2020-06-24 20:52

从一个小例子看贝叶斯公式的应用（学习简单、基础、入门的例子）

#从一个小例子看贝叶斯公式的应用###应用Bayesian公式考察如下的实例并回答问题。张某为了解自己患上了X疾病的可能性，去医院作常规血液检查。其结果居然为阳性，他赶忙到网上查询。

lsec小陆·2020-06-24 10:54

最大似然估计与最大后验估计总结

TLDR(orthetakeaway)频率学派-Frequentist-MaximumLikelihoodEstimation(MLE，最大似然估计)贝叶斯学派-Bayesian-MaximumAPosteriori

Rotation.·2020-06-23 07:59

贝叶斯理论学习书籍

贝叶斯方面的书应该不少，你可以去亚马逊首页搜索栏，输入bayesian，就得到很多结果(呵呵，授人以鱼不如授人以渔)。个人不能推

Avalonist·2020-06-23 05:46

贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）

贝叶斯线性回归（BayesianLinearRegression）标签（空格分隔）：监督学习@author:[email protected]@time:2015-06-19原文地址贝叶斯线性回归BayesianLinearRegression原文地址关于参数估计极大似然估计渐进无偏渐进一致最大后验估计贝叶斯估计贝叶斯估计核心问题贝叶斯估计第一个重要元素贝叶斯估计第二个重要元素贝叶斯估计的增量学习贝

Duanxx·2020-06-23 03:26

朴素贝叶斯

空间人人网开心网印象笔记领英飞信豆瓣TwitterFacebook一键分享查看更多(96)JiaThis原文网址：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html

sarah_cw·2020-06-22 20:00

贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解

目前在研究AutomatedMachineLearning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索，而常见的搜索方法有GridSearch、RandomSearch以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解，这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统(沉迷延禧攻略2333)，不对应该解释到底什么是贝叶斯优化。IGridSearch&RandomSearch我们都知道神经网络训练是由许多超参数决定的，例

aiwanghuan5017·2020-06-22 13:30

基于朴素贝叶斯识别简单验证码

朴素贝叶斯定理原理请参考：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.htmlhttps://www.cnblogs.com

Qwertyuiop2016·2020-06-22 03:08

python自带超参调优包

一、bayesian-optimization安装pipinstallbayesian-optimization前期准备fromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.cross_validationimportcross_val_sco

Takoony·2020-06-21 03:17

Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing

自己说这个是在facebook中的gbdt+lr这篇文章中提到的bopr模型，据说是微软在做内部比赛的时候提出的模型。经过这篇文章，我才知道什么是clickmodel，之前做clickmodel局限与在广告预估，现在直到clickmodel主要就是为了给用户建模，有很多相关模型。摘要这个模型对参数进行高斯分布假设介绍本文作了三大贡献。首先，它描述了赞助搜索应用场景，CTR预测的关键作用，以及从任务

月半半0320·2020-04-03 18:47

机器学习-Bayesian概念学习

这篇文章中我想由beta分布-二项分布这组常用的共轭分布来介绍Bayesian概念学习(conceptlearning)。在开始之前，我想先回答两个问题。第一，机器学习中为什么要引入概率？

三余寻真·2020-04-03 18:23

[贝叶斯推断]及其互联网应用（二）：过滤垃圾邮件

贝叶斯推断及其互联网应用（二）：过滤垃圾邮件-阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_two.html

葡萄喃喃呓语·2020-03-25 21:27

Doing Bayesian with R: Assigment 3

output:html_notebook:defaultbody{/*Normal/font-size:14px}td{/Table/font-size:10px}h1{/Header1/font-size:24px}h2{/Header2/font-size:20px}h3{/Header3/font-size:16px}code.r{/Codeblock/font-size:14px}pre{

Lueur_Ra·2020-03-20 02:16

朴素贝叶斯分类器的应用

原文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html（由于原文中一些图片是引用了googleapi生成的，

Jarhf·2020-03-17 12:23

单身者的用例【贝叶斯定理】

有一个推断公式如下：关于公式如何推导出来可以参考阮一峰网络日志，参考网址:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html

Thehrdertheluck·2020-03-12 22:35

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